1.3.5 Искусственный интеллект и продвинутая робототехника

Далее покажем пошаговый пример применения различных подходов к ИИ.

Начнём с распознавания объектов. Нам необходимо, чтобы робот распознавал объекты и классифицировал их как игрушки для последующего поднятия и не игрушки, которые он поднимать не будет. Мы будем использовать обученную искусственную нейронную сеть (ANN), чтобы распознавать объекты с камеры под разными углами обзора и при различном освещении.

Следующая задача, после того, как игрушка обнаружена - поднять её. Написание общей программы подними что-угодно для механической руки - сложное занятие, требующее вмешательства высшей математики (загуглите inverse kinematics чтобы понять, о чём я). А что, если бы мы позволили роботу разобраться с этим самостоятельно? Мы будем использовать генетические алгоритмы, которые позволят роботу создать свои модели поведения и научиться использовать руку самостоятельно.

Наш робот должен понимать команды и инструкции, данные владельцем (нами). Мы будем использовать обработку естественного языка чтобы не только распознать речь, но понять намерения для последующей постановки цели. Мы будем использовать технику “заполнения пустот”, чтобы позволить роботу решать в зависимости от контекста команды. Этот процесс пригодится в огромном количестве задач по планированию.

Следующая задача робота - избегать лестниц и других препятствий. Мы будем использовать оперантное обусловливание чтобы робот учился на положительном и отрицательном подкреплении, где же ему безопаснее двигаться.

Роботу необходимо будет найти коробку и положить туда игрушку, а, значит, и каркас для планирования движения. Мы будем использовать дерево решений для планирования пути и обрезку для быстрого отказа от плохих решений. Также мы познакомимся с прямым и обратным выводом для быстрого планирования. Представьте компьютерную шахматную программу, просматривающую на несколько шагов вперёд и определяющую лучший вариант хода, и вы поймете в чём заключается суть этой техники. У такого варианта дерева решений есть множество вариантов использования, оно может поддерживать множество различных стратегий. Мы будем использовать его для нахождения пути к коробке с игрушками.

В последней практической главе будет показан набор инструментов, обычно не использующихся в робототехнике, или использующихся не тем способом, которым мы будем их применять.

У меня есть четыре прекрасных, талантливых внука, которые очень любят ходить ко мне в гости. Вы ещё много раз услышите о них на протяжении книги. Моему старшему внуку шесть лет, он аутист, так же как и моя внучка. Когда я познакомил внука, Уильяма, с роботом, он сразу попытался с ним поговорить Он спросил Как тебя зовут? и Что ты делаешь? Он был очень расстроен, когда робот не ответил. Так что, ради внуков, мы будем разрабатывать движок, который позволит роботу поучаствовать в небольшом разговоре. Мы создадим роботу личность для взаимодействия с детьми. У Уильяма была одна просьба: он хотел, чтобы робот мог рассказывать и отвечать на шутки типа тук-тук.

И хотя разработка робота с реальными чувствами и эмоциями лежит далеко за гранью современной робототехники и ИИ, мы может симулировать личность с помощью конечных автоматов и моделирования Монте-Карло. Мы также создадим для робота модель взаимодействия с человеком, так что он будет учитывать и настроение ребёнка при разговоре. Я буду называть такой тип ПО искусственная личность, чтобы отделить его от искусственного интеллекта. ИИ создаёт модель мышления, ИЛ создаёт модель эмоций.